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PyTorch专栏(七):模型保存与加载那些事

PyTorch专栏(七):模型保存与加载那些事

作者 | News

编辑 | 安可

出品 | 磐创AI团队出品

【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的保存和加载模型查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI


专栏目录:
第一章:PyTorch之简介与下载
  • PyTorch简介
  • PyTorch环境搭建
第二章:PyTorch之60分钟入门
第三章:PyTorch之入门强化
第四章:PyTorch之图像篇
  • 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型
  • 微调TorchVision模型
  • 空间变换器网络
  • 使用PyTorch进行神经传递
  • 生成对抗示例
  • 使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端
第五章:PyTorch之文本篇
  • 聊天机器人教程
  • 使用字符级RNN生成名字
  • 使用字符级RNN进行名字分类
  • 在深度学习和NLP中使用Pytorch
  • 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译
第六章:PyTorch之生成对抗网络
第七章:PyTorch之强化学习


当保存和加载模型时,需要熟悉三个核心功能:

  1. torch.save将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。

  2. torch.load使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。

  3. torch.nn.Module.load_state_dict使用反序列化函数 state_dict 来加载模型的参数字典。

1.什么是状态字典:state_dict?

在PyTorch中,torch.nn.Module模型的可学习参数(即权重和偏差)包含在模型的参数中,(使用model.parameters()可以进行访问)。 state_dict是Python字典对象,它将每一层映射到其参数张量。注意,只有具有可学习参数的层(如卷积层,线性层等)的模型 才具有state_dict这一项。目标优化torch.optim也有state_dict属性,它包含有关优化器的状态信息,以及使用的超参数。

因为state_dict的对象是Python字典,所以它们可以很容易的保存、更新、修改和恢复,为PyTorch模型和优化器添加了大量模块。

下面通过从简单模型训练一个分类器中来了解一下state_dict的使用。

# 定义模型
class TheModelClass(nn.Module):
def __init__(self):
super(TheModelClass, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x

# 初始化模型
model = TheModelClass()

# 初始化优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 打印模型的状态字典
print("Model's state_dict:")
for param_tensor in model.state_dict():
print(param_tensor, "t", model.state_dict()[param_tensor].size())

# 打印优化器的状态字典
print("Optimizer's state_dict:")
for var_name in optimizer.state_dict():
print(var_name, "t", optimizer.state_dict()[var_name])
  • 输出

Model's state_dict:
conv1.weight torch.Size([6, 3, 5, 5])
conv1.bias torch.Size([6])
conv2.weight torch.Size([16, 6, 5, 5])
conv2.bias torch.Size([16])
fc1.weight torch.Size([120, 400])
fc1.bias torch.Size([120])
fc2.weight torch.Size([84, 120])
fc2.bias torch.Size([84])
fc3.weight torch.Size([10, 84])
fc3.bias torch.Size([10])

Optimizer'
s state_dict:

state {}
param_groups [{'lr': 0.001, 'momentum': 0.9, 'dampening': 0, 'weight_decay': 0, 'nesterov': False, 'params': [4675713712, 4675713784, 4675714000, 4675714072, 4675714216, 4675714288, 4675714432, 4675714504, 4675714648, 4675714720]}]


2.保存和加载推理模型

2.1 保存/加载state_dict(推荐使用)

  • 保存

torch.save(model.state_dict(), PATH)
  • 加载

model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

当保存好模型用来推断的时候,只需要保存模型学习到的参数,使用torch.save()函数来保存模型state_dict,它会给模型恢复提供 最大的灵活性,这就是为什么要推荐它来保存的原因。

在 PyTorch 中最常见的模型保存使‘.pt’或者是‘.pth’作为模型文件扩展名。

请记住,在运行推理之前,务必调用model.eval()去设置 dropout 和 batch normalization 层为评估模式。如果不这么做,可能导致 模型推断结果不一致。

  • 注意

load_state_dict()函数只接受字典对象,而不是保存对象的路径。这就意味着在你传给load_state_dict()函数之前,你必须反序列化 你保存的state_dict例如,你无法通过 model.load_state_dict(PATH)来加载模型。

2.2 保存/加载完整模型

  • 保存

torch.save(model, PATH)
  • 加载

# 模型类必须在此之前被定义
model = torch.load(PATH)
model.eval()

此部分保存/加载过程使用最直观的语法并涉及最少量的代码。以 Python `pickle 模块的方式来保存模型。这种方法的缺点是序列化数据受 限于某种特殊的类而且需要确切的字典结构。这是因为pickle无法保存模型类本身。相反,它保存包含类的文件的路径,该文件在加载时使用。 因此,当在其他项目使用或者重构之后,您的代码可能会以各种方式中断。

在 PyTorch 中最常见的模型保存使用‘.pt’或者是‘.pth’作为模型文件扩展名。

请记住,在运行推理之前,务必调用model.eval()设置 dropout 和 batch normalization 层为评估模式。如果不这么做,可能导致模型推断结果不一致。

3. 保存和加载 Checkpoint 用于推理/继续训练

  • 保存

torch.save({
'epoch': epoch,
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'loss': loss,
...
}, PATH)
  • 加载

model = TheModelClass(*args, **kwargs)
optimizer = TheOptimizerClass(*args, **kwargs)

checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']

model.eval()
# - or -
model.train()

当保存成 Checkpoint 的时候,可用于推理或者是继续训练,保存的不仅仅是模型的 state_dict 。保存优化器的 state_dict 也很重要, 因为它包含作为模型训练更新的缓冲区和参数。你也许想保存其他项目,比如最新记录的训练损失,外部的torch.nn.Embedding层等等。

要保存多个组件,请在字典中组织它们并使用torch.save()来序列化字典。PyTorch 中常见的保存checkpoint 是使用 .tar 文件扩展名。

要加载项目,首先需要初始化模型和优化器,然后使用torch.load()来加载本地字典。这里,你可以非常容易的通过简单查询字典来访问你所保存的项目。

请记住在运行推理之前,务必调用model.eval()去设置 dropout 和 batch normalization 为评估。如果不这样做,有可能得到不一致的推断结果。 如果你想要恢复训练,请调用model.train()以确保这些层处于训练模式。

4. 在一个文件中保存多个模型

  • 保存

torch.save({
'modelA_state_dict': modelA.state_dict(),
'modelB_state_dict': modelB.state_dict(),
'optimizerA_state_dict': optimizerA.state_dict(),
'optimizerB_state_dict': optimizerB.state_dict(),
...
}, PATH)
  • 加载

modelA = TheModelAClass(*args, **kwargs)
modelB = TheModelBClass(*args, **kwargs)
optimizerA = TheOptimizerAClass(*args, **kwargs)
optimizerB = TheOptimizerBClass(*args, **kwargs)

checkpoint = torch.load(PATH)
modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict'])
modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict'])
optimizerA.load_state_dict(checkpoint['optimizerA_state_dict'])
optimizerB.load_state_dict(checkpoint['optimizerB_state_dict'])

modelA.eval()
modelB.eval()
# - or -
modelA.train()
modelB.train()

当保存一个模型由多个torch.nn.Modules组成时,例如GAN(对抗生成网络)、sequence-to-sequence (序列到序列模型), 或者是多个模 型融合, 可以采用与保存常规检查点相同的方法。换句话说,保存每个模型的 state_dict 的字典和相对应的优化器。如前所述,可以通 过简单地将它们附加到字典的方式来保存任何其他项目,这样有助于恢复训练。

PyTorch 中常见的保存 checkpoint 是使用 .tar 文件扩展名。

要加载项目,首先需要初始化模型和优化器,然后使用torch.load()来加载本地字典。这里,你可以非常容易的通过简单查询字典来访问你所保存的项目。

请记住在运行推理之前,务必调用model.eval()去设置 dropout 和 batch normalization 为评估。如果不这样做,有可能得到不一致的推断结果。 如果你想要恢复训练,请调用model.train()以确保这些层处于训练模式。

5. 使用在不同模型参数下的热启动模式

  • 保存

torch.save(modelA.state_dict(), PATH)
  • 加载

modelB = TheModelBClass(*args, **kwargs)
modelB.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False)

在迁移学习或训练新的复杂模型时,部分加载模型或加载部分模型是常见的情况。利用训练好的参数,有助于热启动训练过程,并希望帮助你的模型比从头开始训练能够更快地收敛。

无论是从缺少某些键的 state_dict 加载还是从键的数目多于加载模型的 state_dict , 都可以通过在load_state_dict()函数中将strict参数设置为 False 来忽略非匹配键的函数。

如果要将参数从一个层加载到另一个层,但是某些键不匹配,主要修改正在加载的 state_dict 中的参数键的名称以匹配要在加载到模型中的键即可。

6. 通过设备保存/加载模型

6.1 保存到 CPU、加载到 CPU

  • 保存

torch.save(model.state_dict(), PATH)
  • 加载

device = torch.device('cpu')
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

当从CPU上加载模型在GPU上训练时, 将torch.device('cpu')传递给torch.load()函数中的map_location参数.在这种情况下,使用 map_location参数将张量下的存储器动态的重新映射到CPU设备。

6.2 保存到 GPU、加载到 GPU

  • 保存

torch.save(model.state_dict(), PATH)
  • 加载

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)
# 确保在你提供给模型的任何输入张量上调用input = input.to(device)

当在GPU上训练并把模型保存在GPU,只需要使用model.to(torch.device('cuda')),将初始化的 model 转换为 CUDA 优化模型。另外,请 务必在所有模型输入上使用.to(torch.device('cuda'))函数来为模型准备数据。请注意,调用my_tensor.to(device)会在GPU上返回my_tensor的副本。 因此,请记住手动覆盖张量:my_tensor= my_tensor.to(torch.device('cuda'))

6.3 保存到 CPU,加载到 GPU

  • 保存

torch.save(model.state_dict(), PATH)
  • 加载

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want
model.to(device)
# 确保在你提供给模型的任何输入张量上调用input = input.to(device)

在CPU上训练好并保存的模型加载到GPU时,将torch.load()函数中的map_location参数设置为cuda:device_id这会将模型加载到 指定的GPU设备。接下来,请务必调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为 CUDA 张量。最后,确保在所有模型输入上使用 .to(torch.device('cuda'))函数来为CUDA优化模型。请注意,调用my_tensor.to(device)会在GPU上返回my_tensor的新副本。它不会覆盖my_tensor 因此, 请手动覆盖张量my_tensor = my_tensor.to(torch.device('cuda'))

6.4 保存 torch.nn.DataParallel 模型

  • 保存

torch.save(model.module.state_dict(), PATH)
  • 加载

# 加载任何你想要的设备

torch.nn.DataParallel是一个模型封装,支持并行GPU使用。要普通保存 DataParallel 模型, 请保存model.module.state_dict() 这样,你就可以非常灵活地以任何方式加载模型到你想要的设备中。

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